양자점 소자 정전기 특성 자동 분석

양자점(QD) 기반 스핀 큐비트 소자가 복잡해짐에 따라, 신속하고 자동화된 특성 분석 및 데이터 분석 도구의 중요성이 커지고 있습니다. 전하 안정성 다이어그램(CSD)에서 전이선의 방향과 간격은 QD 소자의 용량성 환경을 나타내는 중요한 지표이지만, 이를 수동으로 해석하는 것은 시간 소모적이고 오류 발생 가능성이 높으며 대규모 분석에는 비실용적입니다. 본 연구에서는 CSD로부터 근본적인 용량성 특성을 추출하기 위한 자동화된 용량성 환경 특성 분석 프로토콜(ACCE n TOR)을 제안합니다. 이 방법은 머신러닝 기반 분할, 기하학적 재구성, 전이 추적 기술을 결합하여 수동 주석 없이 대규모 CSD 데이터 세트에서 전하 전이를 식별하고 분석합니다. ACCE n TOR은 단일 양자 우물(평면) 및 이중 양자 우물(이중층) 게르마늄 QD 소자의 실험 데이터를 사용하여 검증되었습니다. 특히 이중층 게르마늄 이종 구조의 CSD는 층간 터널링 및 수직 적층 QD에 대한 개별 로딩 라인을 포함하는 더 다양한 전이를 보여, 자동화 방법의 강력한 테스트베드가 됩니다. 일련의 CSD 분석을 통해 ACCE n TOR은 상대 레버 암 및 용량성 결합을 포함한 물리적으로 중요한 양을 추정하여 QD 소자의 정전기적 특성을 신속하게 파악할 수 있게 합니다. 이는 양자점 소자의 설계 및 최적화에 기여할 것입니다.